新しい顔面 3 次元形状評価法の開発
─相同モデル化による顔面形状の特徴を定量化する試み─
九州大学大学院歯学研究院口腔顎顔面病態学講座口腔顎顔面外科学分野

森悦秀

Introduction: Recently, “homologous modeling” is frequently adopted as a new quantitative evaluation method of the faceon the study field of human morphometry. In this research, three dimensional ( 3 D) models of smile and straight faces fromsame persons were converted into homologous models and investigated to distinct smile and straight faces by the principal
component analysis (PCAs).
Materials and Methods: Twenty-two volunteers ( 19 males and 3 females, 22 smile and 22 straight faces) who had no
medical history cooperated with us for this research. The experimental protocol was approved by the ethics committee ofKyushu University medical campus. Volunteers were photographed to create smile and blank looks by the VECTRA 3 D,and each data from them was converted into STL file and redundant regions, e.g. neck, hair and so on, was removed byan editorial software. Nine highly anatomic reproducible landmarks on the surfaces were plotted to trace changes in theexpressions. Each homologous model was manufactured to lay over those with a generic face, which was a standard model
depending on the 9 landmarks. Then, the PCAs was performed and its components that can distinguish between homologous
models of smile and straight faces were searched.
Results: From 1 st to 8 th components of PCA could estimate over 78 % in the all. The 2 nd and 6 th component showedsignificant differences between smile and straight faces. Both elements influenced homologous models in raising up or
drooping of eyelid and cheilion. But the 2 nd component seemed to influence in size of facial contour more.
Discussion: These findings showed that the 6 th component of PCA influenced most strongly between smile and straightfaces. It was suggested that the homologous models reconstructed by the single component of PCA would be useful toanalyze the movement of landmarks’ quantitatively.

１．緒

そこで、本研究では顔貌を相同モデル化し、主成分分析

言法を用いて“笑顔”と“真顔”の違いに関して検討を行った。

笑顔は人の印象に大きな影響を与えるため、“良い笑顔”

2. 方は歯科治療の重要なゴールの一つである 1）。これまでの“良い笑顔” に関する研究では、正面からの写真等の材料を用

2 . 1. 対法象

いて解剖学的特徴点の垂直的および水平的距離の変化を、対象は、本研究の実施計画（九州大学医系地区臨床研究

2 次元的あるいは 3 次元的に計測されてきた 2）。しかしな倫理委員会承認）を説明し、実施することに同意をした健がら、笑顔は表情筋等複数の構成要素が同時にかつ複雑に康成人 22 名（男性 19 名、女性 3 名）とした。平均年齢は、変化しており、これを解析するための明確な評価方法は確

24.8歳（23-28歳）であった。
3D画像撮影解析装置（VECTRA

立されていない 3）。

H 1 , Canfield Scientific, Parsippany, NJ）を用いて、“笑顔”

筆者の研究室では、これまでに下顎前突患者の笑顔を主4 , 5）と “真顔” の撮影を行った。撮影時は、頭部の固定は行わず、。これに2 つの表情は撮影者の指示のもと複数回の練習の後に撮影

よりこの解析法は、従来の解析法と比較してより詳細に顔し、1 組の “笑顔” と “真顔” の 3 次元データを得た。すべて貌の変化を評価できることが示された。近年、人体の 3 次の撮影は、1 人の撮影者が行った。

成分分析し、性別による違いを報告してきた元的な計測方法の 1 つとして、対象物の 3 次元モデルを相同モデル化して主成分分析を行う方法が開発された 6 - 9）。

2. 2. 方法

この方法は、主成分分析の結果を視覚的に確認することが3 D 画像撮影解析装置で撮影した顔面データをもとに、でき、解析結果を直感的に捉えることができる非常に有用

3 次元再構築ソフトウェア（Mimics, Materialize, Leuven ,な方法である。

Belgium）を用いて 3 次元画像を作成し、STL データで保Development of new facial three dimensional
evaluation method –Quantitative evaluationof facial morphology by homologous
modeling–
Yoshihide Mori
Section of Oral and Maxillofacial Surgery,
Division of Maxillofacial Diagnostic andSurgical Sciences, Faculty of Dental
Science, Kyushu University

存した。次に、これを相同モデル化支援ソフトウェア（HBM-Rugle, Medic Engineering Corporation, Kyoto）を用いて、画像のトリミングを行った。相同モデル化に必要な解剖学的ランドマークは、これまでの報告を参考に試行錯誤し、最適と考えられた 9 点を定義した（Fig. 1 , Table 1）。
また、相同モデル化に必要なテンプレートデータは、3 次
元 CAD ソフトウェア（Geomagic Studio 9 , 3 D Systems,− 158 −新しい顔面 3 次元形状評価法の開発－相同モデル化による顔面形状の特徴を定量化する試み－

Table 1Category

No. 1,4Medial canthus

End point of medial canthus

No. 2, 3

Lateral canthus

End point of lateral canthus

No. 5, 8Cheilion

Lateral commissureNo. 6, 7

Crista philtri

Edge of upper lip at cupid bow

No. 9

Labiale inferius

Midpoint of the lower vermillion line

Table 2Fig. 1

Definition of landmarks

Landmarks

Definitions

The result of principal component analysis

PCAs eigenvalue

Position of landmarks

Rock Hill, SC）を使用して顔のテンプレートモデルを生成した。顔面形状を構成する頂点数は 9 , 695 点であった。相同モデル化とは、テンプレートモデルを個別にスキャンさ

1st6339.6

21.67

2nd5080.9

39.05

rd33568.6

51.25

4th

2430.459.55

52015.566.44

th6

1762.172.47

7th1201.676.57

953.2878.83

th

れた顔面データの点群に自動的にフィットさせることであり、テンプレートモデルの頂点は最初に設定した解剖学的ランドマークと一致するように、フィッティングした。こ8の作業を相同モデル化ソフトウェア（HBM, Digital HumanTechnology, Yokohama）および相同モデル化支援ソフト

cumulative
contribution ratio（％）

thTable 3 The result of principal component analysis
between straight face and smile faceウェア（HBM-Rugle）を用いて各サンプルについて顔面データの相同モデル化を行った。

PCAs

22 名、44 個の顔面相同モデルのデータを相同モデル化

average of sigenvalue
smilestraightP value

1st26.046

18.9540.06892nd30.136

14.864<0.0001*

3rd26.136

18.864顔” の差を JMP 5 . 1 . 2（SAS Institute, Cary, NC）を用いて、0.0620th424.77220.2270.2453

paired-t 検定あるいは Wilcoxon 順位和検定を用いて分析し5th25.136

19.8640.1771th627.046

17.9540.0195*

7th24.727

20.2720.2549th24.500

20.5000.3072

ソフトウェア（HBM）を用い、形状を構成する頂点の XYZ
座標（9,695点）
を説明変数にして主成分分析し、“真顔”と“笑た。

3. 結

果

8

主成分分析の結果、第 1 主成分の寄与率は 21 . 6 ％、第1 - 8 主成分までで累積寄与率は、78 ％を超えていた（Table2）。“笑顔” と “真顔” の判別では、第 2 主成分および第 6 主り、様々なパラメーターの関与が予想される。研究の第一成分で有意差を認めた（Wilcoxon 順位和検定 , p< 0 . 05）

歩として客観的に判別できる形状を明確にすることが必要（Table 3）。第 2 主成分および第 6 主成分で顔面データをであるため、同一人物の表情変化すなわち “笑顔” と “真顔”可視化したところ、第 2 主成分は、顔の大きさの成分を含を解析することが有用と考えた。

んでおり（Fig. 2）、“笑顔”と “真顔”の違いを主に表している

スマイルはコミュニケーションを円滑に行う上で大きなのは、第 6 主成分であると考えられた（Fig. 3）。第 6 主成影響を及ぼすといわれている。そのため、筆者のように顎分では、“笑顔” は、頬部が盛り上がり、鼻唇溝が深くなり、顔面領域の治療を行う歯科医師にとって、“良い笑顔” を獲口角が挙上する違いがあることが明らかとなった（Fig. 3）。

得させることは治療のゴールを設定する上で重要な因子の一方、第 2 主成分は顔の大きさ（特に垂直方向）以外に口輪1 つである。これまで “笑顔” に関する研究では、写真など筋の動きを表しているように思われた（Fig. 2）。

を用いて 2 次元的に評価する方法や、模型や 3 次元画像を4. 考用いて 3 次元的に評価する方法が用いられてきた。しかし察ながら、3 次元的な評価であっても、解剖学的特徴点の距

本研究の目的である顔面形状の特徴を定量化するにあた離や角度を計測して評価する方法が主流であり、複雑な形− 159 −コスメトロジー研究報告 Vol.26, 2018

-3SD-2SD-1SD±0SD+1SD+2SD+3SD+2SD+3SDFig. 2 Virtual shapes constructed by the 2nd component-3SD-2SD-1SD±0SD+1SDFig. 3 Virtual shapes constructed by the 6 ｔｈ component

状を複合的かつ定量的に評価することは困難であった。近なく、同時に頬部の膨らみや、同時に鼻唇溝が深くなるこ

年、相同モデル化という概念が確立された。相同モデル化とが明らかとなった（Fig. 3）。すなわち、この手法を用いとは、人体形状データの統計処理を可能にするために、することにより、“真顔” から “笑顔” に変化する際の複合的なべての個人の人体形状を解剖学的に対応づけられた同一頂変化を定量的に評価することが可能であったと考えられる。

点数、同一位相幾何構造のポリゴンで表現することであり、一方、第 2 主成分が示す顔面の変化を観察すると、+ 3 SD

本技術は足、体型の計測やメガネフレーム作製などの産業

では “笑顔” のように見えるが、- 3 SD では口唇周囲が緊張

6 , 8 , 9）

。筆者は、これまでにし、“真顔” ではなく “緊張した顔” のように見える。± 0 SD

この方法を用いて “笑顔”時の口唇の変化に関して主成分分が “真顔”に近いと判断し、顔面高の増大も見られたことか析法を用いて検討し、口唇の動きは男女差があることを明ら第 6 主成分が “笑顔” と “真顔” を判断する成分と判断した

技術の分野で用いられている5）らかにした 。主成分分析法はデータ群の分散の大きな軸（Fig. 2 , 3）。

（主成分）を順に見つけていく解析法であり、データの特徴今回表示した顔面データ（Fig. 2 , 3）は被験者のデータすを解析するのに有用な方法である。しかし、筆者らが解析べてを用いて作成した平均顔であるが、それぞれ個々の顔を始めた時点ではではテンプレートデータの作成が難しく、面データの加工も可能であり、今後この手法を用いれば口唇等の限局的な変化を評価することはできるものの、顔個々にあった笑顔を予測することが可能となり、われわれ貌すべてを評価することは困難であった。

歯科医師にとっては治療のゴールの設定の一助になると考その後相同モデル化の技術は進歩し、テンプレートをえられる。また、精神的なトラウマなどの理由により “いfree form deformation 法を用いて、対象の物体形状に対い笑顔” を作ることができなくなった患者などの治療に用応するように自動的に変形させる方法が開発され 、いることができるのではないかと考えている。本方法の用Inoue らはこの方法を用いて、下顎骨の形状を詳細に評価

途はこれに止まらず、様々な顔面形状の解析に利用可能な

7）。この方法の利点は相同モデルをだけでなく、テクスチャーマッピングを用いて各頂点の色統計処理することによって、平均形状、分布の端に位置す情報を付与すれば化粧法の解析などにも応用できるのではる個別の仮想形状等も計算し合成することができることでと推測している。

する方法を確立した10）ある。このため、形状の違いを視覚的に捉えることが可能

5 . まとめで、評価結果を可視化できる。これにより、様々な変化が複雑に生じていても、少しずつ変化させて可視化すること

今回、われわれは顔面形状の特徴を定量化するために、により主成分が示すデータの傾向を総合的に判断できるこ“相同モデル化” を用いて主成分分析を行うことにより良好とができる。この方法を用いることにより、第 6 主成分がな結果を得た。

示す “笑顔”では、“真顔”と比較して口角が挙上するだけで− 160 −

新しい顔面 3 次元形状評価法の開発

謝

辞144-148, 2015.

稿を終えるに当たり、本研究に助成を頂いた公益財団法
研究計画の立案と実施に際し、ご支援いただいた九州大学大学院歯学研究院
外科学分野
口腔外科

口腔顎顔面病態学講座

口腔顎顔面

山田朋弘准教授ならびに九州大学病院

顔面中野旬之講師に深謝致します。また、研究実施にご協力頂いた九州大学大学院歯学府
口腔顎顔面外科学分野

5） Mishima K, Shiraishi R, Kawai Y, Umeda H, Nakano
H, Ueyama Y. Characteristics of Posed Smiles for Class人コスメトロジー研究振興財団に感謝致します。

講座－相同モデル化による顔面形状の特徴を定量化する試み－

口腔顎顔面病態学

安田光祐学士に感謝致しま

3 Female Patients Before and After Osteotomy Using
Principal Component Analysis. J Craniofac Surg 27（7）: 1754-1758, 2016.
6） Mochimaru M, Kouchi M, and Dohi M. Analysis offoot forms using the FFD method and its application ingrading shoe lasts. Ergonomics 1999; 43: 1301-1313.
7） Kouchi M, Mochimaru M. Inter-individual variations

す。

in intra-individual shape change patterns. SAE Digital（引用文献）

Human Modeling for Design and Engineering

1） Shafiee R, Korn EL, Pearson H, et al. Evaluation ofConference 2006 ; 2006-01-2353.

facial attractiveness from end of treatment facial

8） Mochimaru M, Kouchi M. Statistics for 3D humanphotographs. Am J Orthod Dentofacial Orthop 1 3 3,body forms. SAE Digital Human Modeling for Designand Engineering Conference 2000; 2000-01-2149.

500-508, 2008.
2） Janson G, Branco NC, Fernandes TMF, et al.

9） Kouchi M, Mochimaru M. Simulation of the body

Influence of orthodontic treatment, middle position,

shape after weight change for health-care services. In:

buccal corridor and smile arc on smile attractiveness.

Duffy VG, ed. Advances in Applied Digital HumanAngle Orthod 81; 155-163, 2011.

Modeling. Indiana: CRC Press, 2010 : 217-222.

3） Schabel BJ, Franchi L, Baccetti T, McNamara JA Jr.

10）Inoue K, Nakano H, Sumida T, et al. A novel

Subjective vs objective evaluations of smile esthetic.

measurement method for the morphology of theAm J Orthod Dentofacial Orthop 135; S72-S79, 2009.

mandibular ramus using homologous modeling.

4） Mishima K, Nakano A, Umeda H, Shiraishi R,

Dentmaxillofac Radiol 44（8）; doi: 10 . 1259 /dmfr. 20150062 ,Ueyama Y. Gender differences in posed smiles using
principal component analysis. J Craniofac Surg 43（1）:− 161 −

2015 .